基因芯片圖像的自適應增強與分割算法研究
發(fā)布時間:2020-11-02 04:39
基因芯片(genechip)是生物芯片中的一種,又稱DNA芯片。該技術通過將大量的探針分子固定于支持物上后與標記的樣品分子進行雜交,實現對生物基因表達信息的獲取。它被廣泛的應用于藥物篩選與新藥開發(fā)、疾病診斷、環(huán)境保護、現代農業(yè)等;蛐酒瑘D像處理是基因芯片技術的一個關鍵環(huán)節(jié),整個流程包括圖像預處理、網格定位、樣點分割和數據提取等。本文主要針對基因圖像中的圖像預處理和樣點分割等關鍵步驟進行深入研究,主要內容包含以下幾個方面:首先,在圖像預處理部分,本文實現了傳統的以及現今較好的圖像去噪方法并分析各種方法適應條件、優(yōu)缺點,通過噪聲級別函數對圖像噪聲類型、噪聲級別進行評估,實現了去噪方法的自適應選擇。其次,通過分析基因芯片圖像的質量特征,結合現有的對比度增強方法,提出了一種自適應直方圖均衡化的對比度增強方法,該算法能夠自適應估算基因圖像背景強度并基于背景強度進行對比度增強,通過主觀分析以及網格定位結果分析,證明改進后的算法更好的增強了圖像對比度。最后,本文在基因圖像樣點分割步驟上,總結了傳統的分割方法,現有的聚類分類方法存在的局部分割不準確和分割的抗干擾性、泛化性不足等問題,通過分析基因點大小、位置、灰度信息分布等特征,提出了一種基于聚類的自適應樣點分割算法,并通過主觀視覺分析和定量實驗證明了改進后的算法具有更高的準確性和有效性。
【學位單位】:廈門大學
【學位級別】:碩士
【學位年份】:2018
【中圖分類】:TP391.41;TN409
【部分圖文】:
圖2.2基因芯片分析處理流程??基因芯片制備分析過程包括芯片的制備、樣品制備、雜交反應、掃描成像四??個步驟,如圖2.2所示,以下為基因芯片實驗簡要步驟:??Stepl:基因芯片的制備。根據實驗需求選擇玻璃片、硅膠、尼龍膜等常用??基片,并將探針按照特定排列方式固定在基片上,從而形成可檢測的DNA芯片。??Step2:樣品的制備。選取來自兩種不同狀態(tài)的樣本,如正常組織與腫瘤組??織,將其中一種作為實驗樣本,另一種就是參考樣本。在實驗樣本和參考樣本的??mRNA逆轉錄和PCR擴增過程中[35],分別選。茫澹常洌眨裕校ňG色熒光)和??Cye5-dUTP(紅色熒光)對參考樣本與實驗樣本進行熒光標記,并將其等量混合,??從而形成待檢測樣品。??Step3:標記樣品與芯片雜交。在一定的雜交條件下,將用熒光標記的待檢??測樣品與芯片上的己知序列探針進行雜交,等待一定時間樣品與探針充分結合??后
wBrWnA??圖2.3雙通道基因圖像?圖2.4單通道基因圖像??2_3.2中值濾波??中值濾波是一種非線性的濾波算法,它的基本思想是將某像素鄰域的所有像??素根據灰度值進行排序后取中值替代該像素。假設數字圖像序列中一像素點??(夂,7)的灰度值為/&,;0,在其周圍定義一個某種結構的二維滑動模板#?(3*3??或5*5方形區(qū)域),也可以是圓形、線狀、圓環(huán)形等,將模板內的像素按照灰度??值大小進行排序,最后取中值(當模板像素數為偶數時取中間兩個像素值均值)??賦給gU,W,具體計算公式如下:??g(x,?y)?=?med{f(x?-k,y-?/),?(k,?l?eW)}?(2.1)??其中,/(U〇和g(x,_y)分別是原始圖像和處理后的圖像。??中值濾波對椒鹽噪聲(脈沖噪聲)具有很好的濾除作用
_??圖2.5相似區(qū)域權重系數??由上可知,為了求得可以替代P的像素值,通過計算P與9的鄰域對應像素??點的歐式距離作為P與9的相似性權重系數。如圖2.5所示,P為要去噪的點,??由于如和0的鄰域與戶相似,0的鄰域與;?相差較大,因此權重w(p,分1)和??w〇P,^2)較大,而vv〇p,93)較小。目標像素的估計值就是相似的像素值根據歸一??化后的權重加權求和。??2.3.4?BM3D濾波去噪??步驟—?「--叫基礎估司步驟一??相似塊?|塊估計 ̄ ̄聚合[-UrH找相似塊?|塊估計 ̄ ̄聚合??圖像?j?:?^? ̄j?i? ̄? ̄?? ̄?.?Ljz__??逆三4變換|?:?!?!?i?|逆三變換|?i?i??:?j?t?:?!?i?j?T?|?!??:1麵一卜_:?:?iiiM-i?hi^i?;??-w組成三——>1三維變換?;Lj ̄ ̄>;個三維i?>三維交換??;|維數組???:丨丨數組?;??圖2.6?BM3D去噪流程??BM3D算法又稱為3維塊匹配濾波,該算法是在非局部均值的基礎上進行??的,可以說是當前去除高斯噪聲最好的方法之一。該算法基本思想也是通過在圖??像中尋找相似塊的方法進行濾波%。如圖2.6所示,BM3D算法主要有兩大步驟:??13??
【參考文獻】
本文編號:2866579
【學位單位】:廈門大學
【學位級別】:碩士
【學位年份】:2018
【中圖分類】:TP391.41;TN409
【部分圖文】:
圖2.2基因芯片分析處理流程??基因芯片制備分析過程包括芯片的制備、樣品制備、雜交反應、掃描成像四??個步驟,如圖2.2所示,以下為基因芯片實驗簡要步驟:??Stepl:基因芯片的制備。根據實驗需求選擇玻璃片、硅膠、尼龍膜等常用??基片,并將探針按照特定排列方式固定在基片上,從而形成可檢測的DNA芯片。??Step2:樣品的制備。選取來自兩種不同狀態(tài)的樣本,如正常組織與腫瘤組??織,將其中一種作為實驗樣本,另一種就是參考樣本。在實驗樣本和參考樣本的??mRNA逆轉錄和PCR擴增過程中[35],分別選。茫澹常洌眨裕校ňG色熒光)和??Cye5-dUTP(紅色熒光)對參考樣本與實驗樣本進行熒光標記,并將其等量混合,??從而形成待檢測樣品。??Step3:標記樣品與芯片雜交。在一定的雜交條件下,將用熒光標記的待檢??測樣品與芯片上的己知序列探針進行雜交,等待一定時間樣品與探針充分結合??后
wBrWnA??圖2.3雙通道基因圖像?圖2.4單通道基因圖像??2_3.2中值濾波??中值濾波是一種非線性的濾波算法,它的基本思想是將某像素鄰域的所有像??素根據灰度值進行排序后取中值替代該像素。假設數字圖像序列中一像素點??(夂,7)的灰度值為/&,;0,在其周圍定義一個某種結構的二維滑動模板#?(3*3??或5*5方形區(qū)域),也可以是圓形、線狀、圓環(huán)形等,將模板內的像素按照灰度??值大小進行排序,最后取中值(當模板像素數為偶數時取中間兩個像素值均值)??賦給gU,W,具體計算公式如下:??g(x,?y)?=?med{f(x?-k,y-?/),?(k,?l?eW)}?(2.1)??其中,/(U〇和g(x,_y)分別是原始圖像和處理后的圖像。??中值濾波對椒鹽噪聲(脈沖噪聲)具有很好的濾除作用
_??圖2.5相似區(qū)域權重系數??由上可知,為了求得可以替代P的像素值,通過計算P與9的鄰域對應像素??點的歐式距離作為P與9的相似性權重系數。如圖2.5所示,P為要去噪的點,??由于如和0的鄰域與戶相似,0的鄰域與;?相差較大,因此權重w(p,分1)和??w〇P,^2)較大,而vv〇p,93)較小。目標像素的估計值就是相似的像素值根據歸一??化后的權重加權求和。??2.3.4?BM3D濾波去噪??步驟—?「--叫基礎估司步驟一??相似塊?|塊估計 ̄ ̄聚合[-UrH找相似塊?|塊估計 ̄ ̄聚合??圖像?j?:?^? ̄j?i? ̄? ̄?? ̄?.?Ljz__??逆三4變換|?:?!?!?i?|逆三變換|?i?i??:?j?t?:?!?i?j?T?|?!??:1麵一卜_:?:?iiiM-i?hi^i?;??-w組成三——>1三維變換?;Lj ̄ ̄>;個三維i?>三維交換??;|維數組???:丨丨數組?;??圖2.6?BM3D去噪流程??BM3D算法又稱為3維塊匹配濾波,該算法是在非局部均值的基礎上進行??的,可以說是當前去除高斯噪聲最好的方法之一。該算法基本思想也是通過在圖??像中尋找相似塊的方法進行濾波%。如圖2.6所示,BM3D算法主要有兩大步驟:??13??
【參考文獻】
相關期刊論文 前4條
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3 王浩;曾歡;;幾種圖像去噪平滑算法的性能分析[J];科技資訊;2006年03期
4 王東,宋立斌,李志明,陳懇;生物芯片微陣列制備方法研究[J];高技術通訊;2002年08期
本文編號:2866579
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